KeywordSpotterSystem — 音声生体認証とウェイクワード検出システム

AI/ML
KeywordSpotterSystem — 音声生体認証とウェイクワード検出システム

KeywordSpotterSystem — 音声生体認証とウェイクワード検出システム

SHERPA-ONNX を基盤にした実運用向けの音声認識システム。ウェイクワード（起床語）検出と音声（声紋）認証を統合し、GUI ベースで登録（エンロール）、管理、リアルタイム認識、定量評価まで一貫したワークフローを提供します。ローカルの ONNX モデルを利用してネットワーク不要でプライバシーに配慮した推論を行える点が特徴です。（約300字）

https://github.com/YuDongPan/KeywordSpotterSystem

概要

（リポジトリの概要を300字程度で説明）

GitHub

KeywordSpotterSystem は、SHERPA-ONNX をコアにした「ウェイクワード検出」と「声紋（speaker verification）認証」を組み合わせた実運用向けの音声認識システムです。GUI を備え、ユーザーの音声登録（エンロール）からウェイクワードの管理、リアルタイム検出、定量的な評価まで一貫した操作が可能。ローカルに保存した ONNX モデル群で推論することでネットワーク依存を減らし、プライバシー保護や低レイテンシを実現します。

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 12
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • SHERPA-ONNX を用いたオンプレミス推論で低レイテンシかつプライバシー重視
  • ウェイクワード（キーワードスポッティング）と声紋認証を統合したエンドツーエンドワークフロー
  • GUI によるユーザー操作（エンロール、管理、リアルタイム確認、評価）
  • 定量評価機能を備え、認識精度や閾値調整を継続的に行える

技術的なポイント

本プロジェクトは SHERPA-ONNX を中核に据え、ONNX 形式の音声認識／キーワードスポッティングモデルをローカルで読み込んで推論する設計です。一般的なパイプライン（前処理→特徴抽出→モデル推論→スコアリング）を実装し、音声のエンロール時には複数サンプルから声紋埋め込みを算出して代表テンプレートを生成する方式が想定されます。ウェイクワード検出は軽量な KWS モデルを継続的に実行し、閾値ベースでトリガーを発行。声紋認証は埋め込み間の類似度（コサイン類似度等）で本人確認を行い、しきい値調整により誤受信（False Acceptance）と見逃し（False Rejection）のトレードオフを管理します。

システム構成はモジュール化されており、config.py で設定を一元化、core ディレクトリに推論や前処理のロジックを収め、local_sherpa_onnx_models に必要な ONNX モデルを収納するスタイルです。GUI 経由でのエンロール・管理やリアルタイム表示を想定した設計になっており、運用面ではモデルの差し替えや閾値のチューニングが容易です。ローカル推論はネットワーク遅延や外部依存を減らすと同時に、音声データを外部に送信しないためプライバシー面で優位性があります。評価機能は定量的な指標（例：EER、ROC、検出率／誤検出率）を用いた性能比較に対応していることが README から読み取れ、実運用での継続的評価に適します。

拡張点としては、オンデバイス最適化（量子化やビンパッキング）、VAD（Voice Activity Detection）やノイズ耐性向上のための前処理の強化、攻撃対策（音声合成・再生によるなりすまし対策）などが考えられます。また、CI/CD やコンテナ化（Docker）での再現性確保、ユニットテストやベンチマーク用スクリプトの追加も運用性を高めるため有益です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Readme.md: file
  • assets: dir
  • config.py: file
  • core: dir
  • local_sherpa_onnx_models: dir

…他 7 ファイル

まとめ

実運用を意識したローカル推論型の音声認証＋ウェイクワード統合システム。導入や改良の土台として有用。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Voiceprint + Wake Word Recognition System

A production-grade intelligent recognition system based on SHERPA-ONNX, integrating voiceprint verification and wake word detection. It provides a full-featured graphical interface for seamless user operation, supporting end-to-end workflows including voiceprint enrollment, wake word management, real-time recognition, and quantitative evaluation.

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